加速度データからの人間の歩行特徴の抽出と分類

AKIDUKI Takuma; KAWAMURA Kento; ZHANG Zhong; TAKAHASHI Hirotaka

文献

J-GLOBAL ID：201802258946184342 整理番号：18A1370876

加速度データからの人間の歩行特徴の抽出と分類

EXTRACTION AND CLASSIFICATION OF HUMAN GAIT FEATURES FROM ACCELERATION DATA

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資料名：
巻： 14 号： 4 ページ： 1361-1370 発行年： 2018年08月
JST資料番号： F1199A ISSN： 1349-4198 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

本論文では,歩行動作からスタイルと特徴成分を抽出し分類する方法論を検討した。セグメント化された身体動作を獲得するために,4つの着用可能な動作センサを用いて歩行動作を測定した。スタイルと特徴成分を抽出するために,著者らは,測定データの特異値分解を使用して,クラス分離度を用いて歩行同定のための各センサモジュールの寄与を評価した。これらの結果から,歩行動作の全データの特異ベクトルを用いて,人間の歩行特徴の特徴成分を抽出することができる。さらに,高次モードの特異ベクトルを,モードの適切な選択によって,個人を同定するために用いることができた。さらに,クラス分離度を用いて,歩行同定のための重要な身体セグメントを,高い分離度を有するセンサの組合せによって示すことができた。(翻訳著者抄録)

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人間機械系

引用文献 (11件)：

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